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World File Search System采样
自闭症幼儿在自然环境中的视觉采样模式
在这项工作中，我们为超导量子比特建立了一个 QICK 控制和读出系统，并开发了在普渡大学 Alex Ma 实验室中表征单个量子比特所需的自动化软件，短期目标是进行更复杂的多量子比特实验。为了获得高精度读数并对量子系统进行最佳控制，表征和优化量子比特控制参数非常重要。量子比特表征是通过执行不同的测量来校准系统来完成的，其中包括找到每个微波控制脉冲的最佳频率、功率和时间。我们还优化了读出保真度。我们展示了 QICK 系统作为一种可扩展、经济高效的系统在未来多量子比特实验中的实现。它也是一个强大且易于访问的系统，可以向该领域的初学者介绍量子比特表征。
eDNA Expeditions eDNA 采样协议
下载后，样本登记申请表无需网络连接即可使用。记录样本信息后，按“保存”。手机再次接入互联网后，信息将自动上传。为确保采样后所有信息均已上传，请确保在恢复网络连接后至少打开一次样本登记申请表。申请表包含本《现场采样手册》的电子版，以及包含采样说明的视频（需要网络连接）。
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有
在正向采样方案密度的近乎密度的下限
方案（Schleimer等，2003; Roberts等，2004）是正向方案，可保证以原始序列以它们出现的顺序对K -Mers进行采样。这些属性特别有吸引力，因为它们保证没有任何区域未卸下。这些方案的目的是减少下游方法的计算负担，同时维护窗户保证，大多数新方案的主要目标是最大程度地减少密度，即采样k -mers的预期比例。在过去的十年中，已经提出了许多新方案，其密度明显低于原始随机最小化方案。For example, there are schemes based on hitting sets (Orenstein et al., 2016; Marçais et al., 2017, 2018; DeBlasio et al., 2019; Ekim et al., 2020; Pellow et al., 2023; Golan et al., 2024), schemes that focus on sampling positions rather than k -mers (Loukides and Pissis, 2021; Loukides等，2023），在t -mers（t 尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。 窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1
采样加速了对收敛导电性和辐射特性的声子散射速率的预测
热导率和辐射特性的预测至关重要。然而，计算声子散射，尤其是对于四声子散射，可能非常昂贵，并且在考虑四光子散射后，硅的导热率显着较低，而在文献中没有融合。在这里，我们提出了一种使用最大似然估计的少量散射过程样本来估算散射速率的方法。散射速率和相关导热率和辐射特性的计算大大加速了三到四个数量级。这使我们能够使用32×32×32的前所未有的Q -MENS（在相互空间中离散的网格）来计算硅的四频散射并实现收敛的导热率值，从而同意实验更好。我们方法的准确性和效率使其非常适合对热和光学应用的材料进行高通量筛选。
Lee，K。S.等。 （2024）微生物：用于微生物拉曼光谱数据的开放式网络存储库。自然微生物学，第9页，第1152-1页 心力衰竭患者的铁缺陷型静脉铁和SGLT2抑制剂，射血分数降低 可穿戴传感器监测心力衰竭临床试验中的体育活动：最新的评论 心力衰竭和心肌病 大脑行为和免疫力 通过多任务学习跨工程机队的知识转移的等级贝叶斯建模 移动采样的Moiré光栅双波长DFB激光 新兴的单细胞微流体技术用于微生物学 光的量子理论 大脑在基于多源神经反馈游戏期间的竞争和协作中同步 神经胶质mRNA定位在突触可塑性中的作用 根据丹麦2型糖尿病和心血管疾病患者的脆弱水平，SGLT2抑制剂和GLP-1受体激动剂的启动：一项横断面的全国性研究 供应链的弹性：新的挑战和机遇
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支持被动空气采样的替代 EM 板...
被动空气（即沉降板）采样是环境监测 (EM) 计划的关键部分。从历史上看，监管指南（如附件 1）概述了使用 90 毫米琼脂板进行药典被动空气采样。虽然这种方法可以有效捕获空气中的污染物，但手动培养这些传统的 90 毫米沉降板会减慢产品发布时间，从而降低其在高通量环境中的效率。附件 1 的最新更新建议使用经过验证的快速微生物学方法 (RMM) 来帮助快速检测环境和产品中的潜在污染物¹。本白皮书总结了 Rapid Micro Biosystems 与罗格斯大学合作进行的一项研究，该研究评估了使用 Growth Direct ® System EM 应用程序作为传统 90 毫米板的替代品。
MRPW：带有采样权重∗
统计的核心挑战之一是从样本到人群概括。自然的第一步是调整样本和人群之间的已知，预期或假定差异1。但是，即使是这种基本的纠正水平也可能具有挑战性，尤其是当样本和人口在许多方面差异时（例如，社会调查中的年龄，性别，性别，教育，种族，地理和政治隶属关系）。加权是总结调整的一种方式：样本中的每个项目都有非负权重，该权重与人口中的代表成正比。人口估计。经典的调查权重出现了四个困难：重量，不确定性估计，小区域估计和回归建模。重量的构造很困难，因为现实世界调查需要针对许多因素进行调整，并且基于延伸后或采样估计概率的简单方法通常会导致高度嘈杂的权重。噪声较高的权重导致加权估计的效率损失：权重中存在的可变性越多，加权调查估计的效率就越小（Korn and Graubard，1999）。This in turn motivates more complicated approaches based on smoothing or modeling the weights, which can be done but at the cost of many choices in modeling and estimation (Little, 1991; Gelman and Little, 1998; Elliott and Little, 2000; Little and Vartivarian, 2003; Chen et al., 2006; Gelman, 2007; Chen et al., 2012, 2017; Xie et al., 2020; Si et al., 2020; Ben-Michael等人，2024年）。
主动采样：用于最佳子样本的有限种群推断的机器学习辅助框架
生物电子设备可以提供强大的工具，以充分地与电动性神经细胞和组织进行有效的沟通，从而使我们能够更好地了解复杂的生物学功能并治疗患有神经系统疾病的患者。[1]用于神经应用的生物电子设备的细胞或组织界面可以从使用与组织的机械和生化特性相匹配的合成水凝胶中受益。模仿细胞外基质的水凝胶也被广泛用作器官芯片设备中的细胞支持支架，[2] 3D细胞培养，[3]和用于3D生物印刷的生物互联。[4]使用含有细胞水凝胶的生物学的3D Bioprinting通过以3D空间分辨率排列细胞和材料来构建更复杂和功能性的组织和疾病模型，从而在神经组织工程中提供了para-digm的变化。[4,5]
量子顺序采样器.pdf - 城市研究在线
决策理论中最重要的挑战之一是如何将贝叶斯理论的规范预期与概率推理中常见的明显谬误相协调。最近，贝叶斯模型受到这样的见解的推动，即明显的谬误是由于估计（贝叶斯）概率的抽样误差或偏差造成的。解释明显谬误的另一种方法是调用不同的概率规则，特别是量子理论中的概率规则。可以说，量子认知模型为大量发现提供了更统一的解释，从基线经典视角来看，这些发现是有问题的。这项工作解决了两个主要的相应理论挑战：首先，需要一个结合贝叶斯和量子影响的框架，认识到人类行为中存在两者的证据。其次，有经验证据超越了任何当前的贝叶斯和量子模型。我们开发了一个概率推理模型，无缝集成了贝叶斯和量子推理模型，并通过顺序采样过程进行了增强，将主观概率估计映射到可观察的反应。我们的模型称为量子顺序采样器，它与目前领先的贝叶斯模型贝叶斯采样器 (Zhu、Sanborn 和 Chater，2020) 进行了比较，使用了一项新实验，产生了迄今为止概率推理中最大的数据集之一。量子顺序采样器包含几个新组件，我们认为这些组件为概率推理提供了一种理论上更准确的方法。此外，我们的实证测试揭示了一种新的、令人惊讶的系统性概率高估。